Dada una Array, la tarea es escribir un programa de Python para extraer filas sin tipos de datos repetidos.
Ejemplos:
Entrada: test_list = [[4, 3, 1], [“gfg”, 3, {4:2}], [3, 1, “jkl”], [9, (2, 3)]]
Salida: [[‘gfg’, 3, {4: 2}], [9, (2, 3)]]
Explicación: [4, 3, 1] son todos números enteros, por lo tanto, se omiten. [9, (2, 3)] tiene enteros y tuplas, diferentes tipos de datos, por lo que se incluyen en los resultados.
Entrada: test_list = [[4, 3, 1], [“gfg”, 3, {4:2}, 4], [3, 1, “jkl”], [9, (2, 3)]]
Salida: [[9, (2, 3)]]
Explicación: [4, 3, 1] son todos números enteros, por lo tanto, se omiten. [9, (2, 3)] tiene enteros y tuplas, diferentes tipos de datos, por lo que se incluyen en los resultados.
Método: Usando type() + lista de comprensión
En esto, usamos type() para verificar los tipos de datos de cada elemento de las filas, y si el tipo de datos se repite, la fila no se incluye en el resultado.
Python3
# Python3 code to demonstrate working of # Distinct Data Type Rows # Using type() + list comprehension # initializing list test_list = [[4, 3, 1], ["gfg", 3, {4: 2}], [3, 1, "jkl"], [9, (2, 3)]] # printing original list print("The original list is : " + str(test_list)) res = [] for sub in test_list: # get Distinct types size type_size = len(list(set([type(ele) for ele in sub]))) # if equal get result if len(sub) == type_size: res.append(sub) # printing result print("The Distinct data type rows : " + str(res))
Producción:
La lista original es: [[4, 3, 1], [‘gfg’, 3, {4: 2}], [3, 1, ‘jkl’], [9, (2, 3)]]
Las filas de tipos de datos distintos: [[‘gfg’, 3, {4: 2}], [9, (2, 3)]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por manjeet_04 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA